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基于过采样和代价敏感技术的软件缺陷预测
被引量：
1
1
作者
王文彪
张春英
马英硕
《华北理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2023年第3期82-89,共8页
软件缺陷预测技术是保证软件质量、提升软件测试效率的重要方法,精准发现存在潜在缺陷的软件模块,已逐渐成为软件工程领域研究的热点。针对软件动态数据流的形式,考虑软件数据流中正类样例与负类样例的严重不平衡问题,提出一种面向动态...
软件缺陷预测技术是保证软件质量、提升软件测试效率的重要方法,精准发现存在潜在缺陷的软件模块,已逐渐成为软件工程领域研究的热点。针对软件动态数据流的形式,考虑软件数据流中正类样例与负类样例的严重不平衡问题,提出一种面向动态软件数据流的类不平衡缓解方法SCS算法(Class Imbalance Mitigation Algorithms)。该方法以时间序列为前提获取软件数据流,利用过采样技术与代价敏感技术相结合,提升预测模型对潜在缺陷数据的搜索范围。实验结果表明,SCS算法可有效缓解类不平衡问题。SCS算法的准确率优于传统机器学习算法10%-20%,优于动态增量学习算法5%-10%;SCS算法的误报率低于其它学习算法5%-15%左右;SCS的AUC值稳定在0.63-0.73左右。
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关键词
软件缺陷预测
类不平衡问题
过采样
技术
代价敏感技术
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职称材料
题名
基于过采样和代价敏感技术的软件缺陷预测
被引量：
1
1
作者
王文彪
张春英
马英硕
机构
华北理工大学理学院
河北省数据科学与应用重点实验室
唐山市工程计算重点实验室
出处
《华北理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2023年第3期82-89,共8页
基金
河北省自然科学基金(F2018209374)。
文摘
软件缺陷预测技术是保证软件质量、提升软件测试效率的重要方法,精准发现存在潜在缺陷的软件模块,已逐渐成为软件工程领域研究的热点。针对软件动态数据流的形式,考虑软件数据流中正类样例与负类样例的严重不平衡问题,提出一种面向动态软件数据流的类不平衡缓解方法SCS算法(Class Imbalance Mitigation Algorithms)。该方法以时间序列为前提获取软件数据流,利用过采样技术与代价敏感技术相结合,提升预测模型对潜在缺陷数据的搜索范围。实验结果表明,SCS算法可有效缓解类不平衡问题。SCS算法的准确率优于传统机器学习算法10%-20%,优于动态增量学习算法5%-10%;SCS算法的误报率低于其它学习算法5%-15%左右;SCS的AUC值稳定在0.63-0.73左右。
关键词
软件缺陷预测
类不平衡问题
过采样
技术
代价敏感技术
Keywords
software defect prediction
quasi unbalance problem
oversampling technology
cost sensitive technology
分类号
TP311.53 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于过采样和代价敏感技术的软件缺陷预测
王文彪
张春英
马英硕
《华北理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2023
1
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